The Future of Competitive Strategy: Unleashing the Power of Data and Digital Ecosystems - Mohan Subramaniam;

опыт. Например, рекомендации Uber по ресторанам или меню формируются на основе того, что Uber узнает из профиля каждого пользователя.

Сила интерактивных данных

Интерактивные данные делают цифровых титанов еще более могущественными. Они позволяют цифровым титанам расширить свое влияние за пределы их основного бизнеса, связанного с цифровыми платформами. Рассмотрим, как Alibaba и Tencent, доминирующие цифровые платформы в Китае, добились значительных успехов в банковском бизнесе страны, используя возможности своих интерактивных данных. Эти цифровые титаны имеют пять основных взаимосвязанных компонентов в своих платформах: поиск, электронная коммерция, платежные сервисы, чат с социальными сетями и развлекательные сервисы. В совокупности эти сервисы извлекают массу интерактивных данных по целому ряду признаков, в том числе и о том, как расходуются деньги.

Например, когда пользователь хочет купить автомобиль, Alibaba и Tencent знают, какой автомобиль он хочет приобрести, когда он хочет его приобрести, к каким друзьям он обращается за советом, какова его кредитная история и где он живет. Подобные сведения, полученные на основе интерактивных данных, делают Alibaba и Tencent гораздо более конкурентоспособными при предоставлении кредита, чем обычный банк. Кроме того, они предлагают такие популярные цифровые услуги, как цифровое оформление кредита без мучительного оформления документов, требуемого обычными банками, поиск автомобиля по конкурентной цене и связь получателя кредита с удобно расположенным дилером. Неудивительно, что сегодня Alibaba и Tencent являются одними из ведущих кредиторов потребительских кредитов в Китае. (Подробнее об Alibaba и Tencent мы поговорим в главе 8, когда представим концепцию цифровых конкурентов).

Интерактивные данные позволяют цифровым платформам влиять не только на то, как производятся товары и услуги, но и на то, как они продаются. Компания Netflix сейчас занимается производством фильмов и телесериалов. Интерактивные данные, которые собирает компания, дают ей возможность массово адаптировать свои предложения так, как это не могут сделать традиционные производители фильмов и музыки. Здесь мы вспоминаем из предыдущей главы историю о том, как компания Ford предложила платформу для приложений, позволяющих пассажирам автоматически делать заказ на кофе. Интерактивные данные объясняют, почему Ford стремится к такому сервису и почему Google и Uber могут стать грозными конкурентами в автомобильном бизнесе. Созданные титанами цифрового рынка основы для формирования богатых профилей пользователей с помощью различных интерактивных источников данных дают им серьезные конкурентные преимущества в будущем, когда пользователи будут предпочитать индивидуальные поездки покупке автомобилей. Google может использовать все, что ему известно об отдельных пользователях (например, маршруты календаря, предпочтения в покупках, семейные отношения), для предоставления гораздо более удобных и персонализированных услуг по перевозке автомобилей.

Преимущество данных перед цифровыми титанами

Таким образом, цифровые титаны используют данные для того, чтобы запустить цикл взаимодополняющих преимуществ (см. рис. 1.3).

Данные способствуют цифровым обменам, которые создают преимущества в виде длинного хвоста и сетевых эффектов. Эти преимущества укрепляют цифровые платформы компаний. И по мере того как эти платформы становятся доминирующими, пользователи продолжают предоставлять им множество интерактивных данных, обеспечивая глубокое понимание и преимущества обмена данными, которые могут быть преобразованы в полезный и привлекательный цифровой опыт.

Рисунок 1.3

Информационное преимущество цифровых титанов.

Интерактивные данные, в свою очередь, также усиливают преимущества "длинного хвоста" и сетевых эффектов. Например, компании Netflix и Amazon используют глубокие знания, полученные в результате многократного взаимодействия с пользователями, для получения выгоды от длинного хвоста предложений. Netflix рекомендует фильмы, которые могут понравиться пользователям, основываясь на их предыдущей истории. Многие из них - это малоизвестные фильмы из длинного хвоста наименований Netflix, которые в противном случае пользователь мог бы и не выбрать. С годами, благодаря глубокому пониманию предпочтений каждого пользователя, система рекомендаций Netflix приобрела огромную мощь. Более 80% времени просмотра фильмов приходится на рекомендации Netflix.

Аналогичным образом Amazon использует свои глубокие знания для рекомендации пользователям товаров, многие из которых являются частью длинного хвоста инвентарных товаров. Amazon генерирует информацию о пользователях не только из интерактивных данных Amazon Prime, но и из других интерфейсов, например Alexa. Таким образом, Amazon также обладает огромными возможностями по рекомендации товаров пользователям. Более трети выбора товаров на Amazon осуществляется с помощью функции «Люди, которые купили это, также купили это».

Усиливая преимущества "длинного хвоста", интерактивные данные также укрепляют преимущества сетевых эффектов. Имея возможность демонстрировать больше фильмов, Netflix привлекает не только больше производителей фильмов, но и больше подписчиков. Аналогичным образом Amazon привлекает больше продавцов благодаря своим преимуществам в подборе товаров с длинным хвостом и предпочтениями пользователей. По мере того как все больше производителей и продавцов фильмов присоединяются к их платформам и предлагают все больше товаров, на их платформы также приходит все больше прокатчиков и покупателей. Таким образом, и Netflix, и Amazon усиливают свое преимущество за счет сетевых эффектов.

Таким образом, три основных источника преимуществ данных - длинный хвост, сетевые эффекты и интерактивные данные - усиливают друг друга.

Выводы для унаследованных фирм

Чему старые фирмы должны научиться у титанов цифровых технологий? Каким образом эти идеи могут быть использованы, ведь большинство унаследованных фирм не являются платформами? Каким образом изложенные выше идеи применимы к унаследованным бизнес-моделям, построенным на основе цепочек создания стоимости? Вот некоторые из вопросов, на которые мы попытаемся ответить в следующих главах. Однако прежде чем мы погрузимся в эти детали, несколько выводов, кратко изложенных ниже, могут дать пищу для размышлений.

Первое: датчики и IoT могут обеспечить интерактивные данные. Одним из важных выводов для унаследованных компаний является концепция интерактивных данных и их роль в создании мощных информационных ресурсов. Большинство старых компаний не имеют интерактивных данных. У большинства из них нет систем, позволяющих отслеживать взаимодействие клиентов с продукцией в режиме реального времени. Однако современные датчики и технологии IoT позволяют им создавать такие системы. Они также могут генерировать интерактивные данные с помощью таких датчиков и наполнять свои старые информационные ресурсы новой энергией и новым потенциалом создания стоимости. Они также могут использовать интерактивные данные для получения глубоких знаний о своих клиентах, которые позволяют им предлагать новые захватывающие цифровые возможности.

Второе: необходимо разработать средства для обмена данными. Еще один важный вывод связан с обменом данными. Большинство унаследованных компаний не обмениваются данными с внешними организациями, не входящими в их цепочки создания стоимости. Это вполне объяснимо, поскольку большая часть их данных не имеет переходного компонента реального времени, пригодного для такого обмена. Интерактивные данные, получаемые от датчиков, могут дать унаследованным компаниям такую возможность. Как только унаследованные компании смогут найти способы обмена данными, они окажутся на пути к открытию своих цифровых экосистем,